课程链接: https://www.coursera.org/learn/prob2
在現代數據分析與人工智慧的時代，掌握概率論已成為提升專業競爭力的重要技能之一。近期，我參加了Coursera平台上的《頑想學概率：機率二》課程，這是一門專為有一定基礎的學員設計的進階概率課程，內容豐富且具有實務應用價值。
課程由臺大電機系所開發，採用寓教於樂的學習方式，結合多人線上遊戲，使學習變得生動有趣。從基本的連續與離散隨機變數，逐步深入到聯合分布、期望值、失憶性、MGF等核心概念，每個單元都配有練習與遊戲，幫助學生鞏固知識。
特別值得一提的是，課程最後的內容介紹了中央極限定理，這是統計學中十分重要的理論基石。通過實作與遊戲化學習，讓抽象的概率概念變得直觀易懂，非常適合希望提升數學素養與應用能力的學習者。
整體來說，《頑想學概率：機率二》不僅內容全面，教學方式創新，還能激發學生對概率學的興趣。如果你已經掌握了基礎，想進一步理解概率的深層次應用，這門課絕對值得一試！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations
隨著人工智慧的快速發展，機器學習已成為現代科技不可或缺的一部分。Coursera推出的《機器學習基石上：數學基礎》課程，為想要深入了解機器學習數學理論的學習者提供了寶貴的資源。這門課程由淺入深，詳細介紹了機器學習的核心概念、關鍵理論以及相關數學工具，特別適合有一定數學基礎、希望打下堅實理論根基的學生或專業人士。課程內容涵蓋了從學習問題的定義、二元分類算法、泛化理論到VC維度與噪聲處理等多個重要主題。每一章都配合實例和數學推導，幫助學習者理解背後的原理與應用。無論你是希望提升理論水平，還是為後續的算法應用打下基礎，此課程都值得一試。強烈推薦給所有熱愛數學與機器學習的朋友，讓我們一起在數學的奧妙中探索智能的未來！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations
课程链接: https://www.coursera.org/learn/prob2
在數據科學、人工智能以及風險管理等領域，掌握機率知識成為一項基本且重要的技能。近期我參加了Coursera上的《頑想學概率：機率二》課程，這是一門專為有一定基礎學生設計的進階機率課程。課程內容豐富，課程設計巧妙，結合了理論與遊戲實踐，使學習過程既有趣又高效。
課程由臺大電機系所開發，內容涵蓋了連續與離散隨機變數、機率密度函數、期望值、聯合分布、邊際分布、以及重要的中央極限定理等核心概念。特別值得一提的是，課程設計了多人競技線上遊戲作為作業，讓學習不再枯燥，反而在遊戲中體驗概率的奇妙與應用。
從第5週開始，課程深入介紹連續隨機變數及其機率分布，讓我對於連續分布有了更直觀的理解。第6、7週則聚焦於離散隨機變數的期望值與失憶性，這對於理解隨機過程非常有幫助。第8週討論聯合與邊際分布，幫助我理解多變數之間的相互影響。最後一週，我學會了如何利用矩生成函數（MGF）來推導分布，並理解了中央極限定理的重要性，這是統計學中的基石。
整體來說，這門課不僅理論詳盡，還通過遊戲化的學習方式提升了趣味性，非常適合想要系統學習機率、並希望將知識應用於實際問題的學員。強烈推薦給想進一步深化數學能力、探索數據背後奧秘的學生與專業人士！